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Was ist Predictive Analytics? – Datengetrieben wissen, was kommt

Verfasst am 16.05.2018 von Linus Kurtenbach

Die Zukunft anhand von Daten vorhersagen! Das klingt erst einmal wie Science Fiction, doch es wird mehr und mehr zur Realität. Dank Predicitve Analytics. Was das ist und welche Möglichkeiten Data Science und datenbasierte Prognosemodelle für Unternehmen bereithalten, erläutern wir hier.

Die Zukunft anhand von Daten vorhersagen! Das klingt erst einmal wie Science Fiction, doch es wird mehr und mehr zur Realität. Dank Predicitve Analytics. Was das ist und welche Möglichkeiten Data Science und datenbasierte Prognosemodelle für Unternehmen bereithalten, erläutern wir hier. 

Daten, mehr Daten, Big Data: Die meisten Unternehmen sind heute in der Lage, große Datenmengen über Plattformen und Pools zu speichern. Die wirkliche Herausforderung bleibt allerdings, unternehmensrelevante Erkenntnisse und Entscheidungen aus den prall gefüllten Datenbanken abzuleiten. Und das geht oft nicht ohne Predictive Analytics.

Warum Predictive Analytics? Glaskugel war gestern

Predictive Analytics kommt aus dem Data Mining und benennt eine vorausschauende Analysemethode auf Grundlage von Daten und Statistiken. Ihre zentrale Aufgabe besteht darin, Trends, Entwicklungen und Probleme der Zukunft anhand von Datenmustern zu erschließen. Die Analysetechniken von Predictive Analytics reichen über reine Data-Mining-Methoden wie z. B. das Clustering hinaus, das Daten segmentiert und klassifiziert. Hier kommen Technologien der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz – insbesondere das Machine Learning –, die Entscheidern helfen, Antworten auf die zentrale Frage zu finden: „Was bringt die Zukunft?"

Wie funktioniert Predictive Analytics? Anwendung und Workflow

Eine vorausschauende Analyse beginnt immer mit einer konkreten Ausgangssituation und einem definierten Ziel: Daten sollen beispielsweise dafür verwendet werden, die Wartungskosten eines Unternehmens zu senken. Dazu werden im ersten Schritt die vorhandenen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragen, fehlende Daten hinzugefügt sowie Ausreißer entfernt. Anschließend wird ein "Vorhersage"-Modell auf Grundlage der erhobenen Daten entwickelt, getestet und schließlich angewandt. 

Welche Methoden der Predictive Analytics gibt es? 
Beschreibung, Diagnose, Prognose und Empfehlung 

Der IT-Marktforscher Gartner unterscheidet zu Beginn jeder Datenanalyse vier grundlegende Methoden. Die unterschiedlichen analytischen Verfahren bauen teilweise aufeinander auf und lassen sich nicht immer klar voneinander trennen: 

1. Descriptive Analytics – die beschreibende Analyse – beschäftigt sich mit der Vergangenheit und dient in erster Linie dazu, Beziehungen zwischen Kunden und Produkten zu verstehen. Diese Analyseform wird zur nachträglichen Betrachtung von Prozessen verwendet. So können bspw. für regionale Marktanalysen unterschiedliche Datenkategorien (hier: Produkt, Preis, Verkaufsregion) miteinander in Relation gesetzt werden, um Schnittmengen ausfindig zu machen, wie etwa alle Produkte, die in einer Region für einen bestimmten Preis verkauft wurden.

2. Diagnostic Analytics – die diagnostizierende/feststellende Analyse – klärt Ursachen, Aus- und Wechselwirkungen von Zuständen. Sie ist stark an die Descriptive Analytics angelehnt. Mit dem entscheidenden Unterschied, dass versucht wird, Begründungen für die erzielten Ergebnisse zu finden. Im Vordergrund steht die Frage nach dem "Warum". 

Die unterschiedlichen analytischen Verfahren bauen teilweise aufeinander auf und lassen sich nicht immer klar voneinander trennen.

3. Predictive Analytics – die vorausschauende/vorhersagende Analyse – beschäftigt sich mit der Zukunft und ermöglicht die Berechnung der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines zukünftigen Ereignisses. Dazu werden historische und aktuelle Transaktionsdaten genutzt und mittels Algorithmen abgeglichen, um Beziehungen und Datenmuster zu identifizieren und in die Zukunft zu übertragen. 

4. Prescriptive Analytics – die verordnende Analyse – basiert auf Predictive Analytics, geht aber noch einen Schritt weiter. Sie liefert Erklärungen, weshalb ein zukünftiges Ereignis eintreten wird, und gibt Empfehlungen, wie darauf reagiert werden sollte.

Wie geht es weiter mit Predictive Analytics? 
Erstes Fazit: der Nutzen für Entscheider steigt

Die datenbasierte, vorausschauende Analyse ist als strategisches Werkzeug in der Business-Intelligence-Welt bereits fest verankert. Ihr Stellenwert wird in naher Zukunft noch deutlich wachsen. Nach einer Studie des Marktforschers BARC halten derzeit 42 Prozent der befragten Unternehmen in der DACH-Region das Thema für wichtig oder sehr wichtig. Mit Predictive Analytics bekommen Organisationen leistungsstarke analytische Werkzeuge an die Hand, die Entscheidungen erleichtern und Prozesse verbessern. 

Die größte Herausforderung von Predictive Analytics besteht allerdings darin, die gewonnenen Ergebnisse erfolgreich in das eigene Business zu übertragen. Größte Projekthemmnisse sind laut BARC die unzureichende Agilität der Infrastruktur sowie die oft fehlenden Ressourcen in den IT-Fachbereichen. Für Unternehmen empfiehlt sich, auch hier "predictive" vorzugehen – also in kluger Voraussicht und mit professioneller Unterstützung die entsprechenden Grundlagen zu schaffen.

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